LoRA chèn thêm các ma trận hạng thấp vào trọng số gốc để điều chỉnh mô hình theo cách nào?

1. Mở đầu – Vì sao LoRA lại được nhắc nhiều khi tinh chỉnh mô hình lớn?

Khi tiếp cận mô hình lớn (LLM) hoặc mô hình thị giác có hàng tỷ tham số, nhiều người gặp chung một vấn đề: mô hình quá nặng để tinh chỉnh toàn bộ. Trong các dự án thực tế, việc cập nhật toàn bộ trọng số vừa tốn bộ nhớ, vừa khó triển khai.

LoRA (Low‑Rank Adaptation) xuất hiện như một cách giảm tải. Thay vì thay đổi toàn bộ ma trận trọng số lớn, LoRA chỉ chèn thêm hai ma trận kích thước nhỏ hơn rất nhiều. Nhờ đó, mô hình có thể thích nghi với dữ liệu mới nhưng vẫn giữ nguyên trọng số gốc.

2. LoRA điều chỉnh mô hình theo cơ chế nào?

Cốt lõi của LoRA là biểu diễn thay đổi trọng số dưới dạng một ma trận hạng thấp.
Nếu mô hình ban đầu có một ma trận trọng số W, LoRA không sửa trực tiếp W mà tạo thêm một phần điều chỉnh là ΔW, trong đó:
ΔW = A × B

A và B là hai ma trận hạng thấp (rank r).
r nhỏ hơn rất nhiều so với kích thước của W.
Mô hình khi chạy sẽ dùng W + ΔW.
Nhờ cách chia nhỏ thành hai ma trận hạng thấp, số tham số phải học giảm đáng kể.
Ý nghĩa của cơ chế này:
Khóa trọng số gốc W để giữ tri thức ban đầu.
Mở một “đường dẫn nhỏ” (A × B) để mô hình thích ứng với dữ liệu mới.
Tối ưu nhanh, phù hợp cả môi trường tài nguyên hạn chế.

3. Ví dụ thực tế

Giả sử bạn muốn tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ tiếng Anh để hiểu ngữ cảnh tiếng Việt. Nếu tinh chỉnh đầy đủ thì hàng tỉ trọng số phải cập nhật.
Với LoRA:

Phần W của mô hình gốc vẫn giữ nguyên.
Hai ma trận A và B có kích thước nhỏ (ví dụ chỉ vài nghìn tham số).
Mô hình học cách hiểu tiếng Việt thông qua ΔW = A × B.

Khi triển khai, bạn chỉ cần lưu A và B, giúp tiết kiệm dung lượng và dễ phân phối.

4. Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong các pipeline MLOps hoặc khi làm việc với mô hình lớn, chi phí và thời gian là hai yếu tố quan trọng. Một số điểm thường gặp:

Khi chạy thử nhiều phiên bản mô hình, LoRA giúp giảm dung lượng phiên bản, dễ quản lý versioning.
Khi deploy, chỉ cần nạp thêm ΔW, không cần lưu toàn bộ mô hình.
Khi phải thử nhiều domain khác nhau (y tế, tài chính, sản xuất), LoRA cho phép tạo nhiều adapter mà không ảnh hưởng mô hình gốc.

Trong các module nâng cao về GenAI hoặc LLMs, cơ chế tối ưu hạng thấp thường được đề cập như một nhánh ứng dụng của tối ưu hóa, nối tiếp kiến thức từ tổ hợp tuyến tính, ma trận, gradient descent trong các module toán – ML – DL cơ bản.

5. Liên hệ nền tảng học thuật

Hiểu LoRA liên quan đến nhiều nhóm kiến thức thường xuất hiện trong lộ trình học AI:

Kiến thức đại số tuyến tính và tối ưu trong các module nền (toán – optimization).
Cơ chế lan truyền gradient ở ML/DL (regression, classification, mô hình nhiều tầng).
Ứng dụng trong NLP/LLMs, nơi mô hình có rất nhiều tham số.
Quy trình MLOps: lưu phiên bản, triển khai mô hình, tái sử dụng trọng số.

Những mảng này thường là nền tảng trước khi tiếp cận các kỹ thuật tinh chỉnh LLM như LoRA.

6. Lời khuyên học thuật cho người bắt đầu

Nếu mới tìm hiểu về LoRA, bạn có thể:

Bắt đầu từ khái niệm ma trận hạng thấp và phép phân rã.
Thử áp dụng LoRA trên mô hình nhỏ để quan sát sự khác biệt.
Thử tạo nhiều adapter cho các bộ dữ liệu khác nhau để hiểu rõ cơ chế linh hoạt của LoRA.

Bạn có thể thử nghiệm thêm để hiểu rõ hơn.

7. Hỏi đáp nhanh về LoRA

LoRA có thay đổi trọng số gốc không?
Không, ΔW chỉ được cộng vào khi chạy, trọng số gốc vẫn giữ nguyên.
LoRA có giúp giảm dung lượng lưu trữ không?
Có, vì chỉ lưu các ma trận hạng thấp.
LoRA có áp dụng được cho cả mô hình hình ảnh và ngôn ngữ không?
Có, miễn là mô hình có các lớp tuyến tính phù hợp.
LoRA có phải lúc nào cũng cho kết quả tốt hơn full‑finetune không?
Không, tùy từng bài toán và mức độ thay đổi cần thiết.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.